JDK9 Jigsaw を試してみた - Qiita
桜庭さんのJAVA IN THE BOXの記事 に触発されて、JDK9で入る予定のProject Jigsawを触ってみました。 Project Jigsawとは Project Jigsawの概要はここで説明されていました。私の理解では、 不要なライブラリを削ぎ落としたJDKを作ったり、 Javaライブラリのアクセス可能性をより細かく設定したり publicクラスにしたら全てのクラスからアクセスできて嫌な感じですよね というところを目的にしていると思っています。(「パフォーマンスの向上」というのは詳細不明) また、Jigsawでは、JavaSEにモジュールシステム(module system)というものが導入されます。モジュールとは何ぞやというと、JSR 376によると、以下のように説明されています。 With a module system the packages of a comp
ctypes入門してみた。 - podhmoの日記
ctypesって？ pythonのFFI用のモジュールらしい。 pythonの枠からはみ出た関数をpythonから呼び出すための接触面といった感じのもの. ドキュメントを見て、動くコードを書いてみた。 http://docs.python.org/library/ctypes.html やってみたのは以下のこと floatの配列を作ってこれをqsort python側で構造体を作成してこれをqsort qsortは関数ポインタを使っているし、だいたいの機能を網羅していると思う。((実際には、bitfieldの利用やunionなど使っていない機能はあるけれど、まぁ必要十分だと思う) 実際のコード 最初、qsortに渡す関数の戻り値をintにしていなくてハマったのはないしょ。 floatの配列をqsort python側で作成した構造体(Point)をqsort ldconfigとかpkgco
ctypesを使う際の(個人的な)ポイント - Qiita
ctypesはPythonから動的ライブラリを呼ぶための標準ライブラリ。最近初めて使った際に得た教訓/ハマったポイントをメモしておく。 restypeとargtypesは必ず指定する 動的ライブラリの関数を呼び出す時には、Cと互換性のある型を指定する必要がある。 (ref.) http://docs.python.jp/2/library/ctypes.html#ctypes-fundamental-data-types この型の指定は、関数呼び出し時に指定するか、restype/argtypesにより戻り値/引数の型を呼び出し前にあらかじめ指定しておくか、のどちらかにより行う。 from ctypes import * # 実行時に指定 ret = test.func2(c_char_p("test"), c_char_p("test2"), c_char_p("test3")) # r
勉強会やイベントの懇親会で気をつけていること - nohdomi's blog
最近、勉強会やらイベントやらの記事で揉めたりしてる人がいる中、いろんな人が、いろんなこと書いてるのをみて「あぁオレにも考えてることあるわ」と思ったので、懇親会をやるとき、気にしてることをメモっときます。 とはいえ、その記事はあんまり読んでもいないので、その流れでの話ではありません。あくまで自分が、懇親会をやるときに、気にしてるなーと思うことを書いておきます。 懇親会の想定 講演や勉強会終了後、同会場をそのまま使った立食形式を想定。 スーツな感じではなく、もうちょいゆるい感じをイメージ。 懇親会予算は、1,000円〜3,000円程度。 参加人数の想定 想定は、100人規模ですが、10人20人でも。 書いてみて思ったのは、人数が多いと、これ気になるかな？と思ったことが埋もれやすいし、やってみると意外に喜んでくれる人が多いだけかもしれません。それに、10人-20人だと表情見ながら、直接聞けばいい
PythonからC言語の関数を呼び出す - 試験運用中なLinux備忘録・旧記事
バージョン2.5以上のPythonではctypesというモジュールを用いて任意のC言語ライブラリを読み込んでその中の関数を呼び出すことができる。 整数や文字列でないデータ(Pythonの変数)は型を指定する関数を呼んで渡す必要があるなど、扱う上での注意点は色々とあるが、ここでは簡単な操作のみをテストしている。 使い方としては ctypes.cdll.LoadLibrary('[共有オブジェクトのファイル名]')の戻り値をライブラリオブジェクトとしてそのメンバ関数として中の関数を呼ぶ形で [ライブラリオブジェクト].[関数名]([引数...])の形をとる。例えばprintf()関数は [ライブラリオブジェクト].printf([引数...])となる。 以下、Pythonシェル上で標準Cライブラリを用いたテスト。 (モジュールのインポート) >>> import ctypes >>> libc
O'Reilly Japan - リバースエンジニアリング - Pythonによるバイナリ解析技法
Pythonはリバースエンジニアやソフトウェアテスターといったセキュリティのプロにも人気の言語です。本書では、ハッキングツールやテクニックの概念を解説したうえで、Pythonを使ったバイナリ解析技法について詳しく解説します。読者は、独自デバッガの構築、バグを発見するためのツールの作り方、オープンソースのライブラリを活用した処理の自動化、商用ソフトとオープンソースのセキュリティツールを連動させる方法などについて学ぶことができるでしょう。日本語版では、本書をより深く理解するための補足情報とリバーシングに役立つツールについての解説を加筆しました。/ART/OF/REVERSINGシリーズ第1弾。 関連ファイル サンプルコード（.zip） サンプルコード（.lzh） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成
純 Python で C のライブラリを呼び出す（Linux inotifyを例に） - 玉虫色に染まれ!!
Python は Batteries included 哲学のもと、豊富なモジュールが標準で組み込まれていますので、大抵のことは標準モジュールを使えばできますし、そうでなくても、どこかの誰かが Python binding を作ってくれているはずですので、Cのライブラリを直接呼び出すような必要はほとんどありません。 ただ、今回、Cのコンパイル無しに(≒モジュールの追加インストール無しに) inotify を使いたい、という事情があり、直接 libc を呼び出す binding を作りました。コード自体はすごく簡単なのですが、概念が若干わかりにくかったので、今日の記事はその備忘録です。 ctypes と struct を使う！ 使うモジュールは主に ctypes です。加えて、inotify では、read() で構造体の読み込みを行うため、read で読んだバイナリ文字列をパースするために
第422回 whiptailでCUIをグラフィカルにする | gihyo.jp
CUIでシェルスクリプトや設定コマンドを書いていると、自分以外の誰かが使う可能性を考えて、よりユーザーフレンドリーなインターフェースにしたいケースが稀にあります。今回はそんなケースで使える、「whiptail」を紹介します。 whiptailとは？ whiptailは「newt」と呼ばれるテキストモード（CUI）用のウィンドウツールキットに同梱されているプログラムです[1]。具体的にはDebianパッケージの設定システムであるdebconfや、Xが動いていない環境でim-configが設定ダイアログを表示するときに使用しています。 このwhiptailをシェルスクリプトと組み合わせて使うと、CUI上でも簡単に問い合わせダイアログや選択用のチェックボックス、進捗バーの表示を作れることができるのです。しかも、whiptailパッケージはdebconfが依存している都合上、どのようなUbun
Docker Machine/Swarm/Compose とりあえず触ってみたメモ - そんな今日この頃の技術ネタ
Dockerを使ってみたい案件があり、デプロイ方法について色々検討している今日この頃。 新しいツールということもあって、 軽くググってみただけでもKubernetesとかMesosとかあるいはもっと別な方法が色々と出てくるし、 逆にいえば「これが決定版！」とはまだどれも言えそうにはない雰囲気。 サードパーティ製のツールはどれもそれなりに利点はありそうだけど、 一方で学習コストが高くついて辛い感じもあり、 また個人的にはDocker Compose使って作業してたんでそれを流用できないというのも気が進まないポイントであった。 実際のとこそこまで機能はいらないし、いっそConsulのイベント機能で無理やり…とか考えたりもした。 そんな感じで正直なところ迷走していたのだが、 公式ツールであるところのSwarmが去年末の段階で1.0.0をリリースしていたらしいということに今更になって気づく。 （な
Kubernetes を使ったマルチホスト環境でのクラスタを構築する【基礎編】 - Carpe Diem
概要 Kubernetesを使ってDockerのクラスタを構築します。Kubernetesを使うことで以下のような本番環境を意識したシステムを構築できます。 フェイルオーバー（コンテナが異常終了したことを検知し再起動させる） スケーリング（起動しているコンテナの数を自由に変更できる） ロードバランス（複数のコンテナにリクエストを振り分けて負荷分散する） サービスディスカバリ（サービスへのルーティングを自動で提供する） この構築は長いので記事自体も複数に分けて進めます。 アーキテクチャ コンポーネント名 説明 apiserver kubernetesを操作するためのAPIを提供する controller-manager コンテナの状態管理やノードの管理と言った各種管理作業を行う kube-proxy コンテナへのネットワークルーティングおよび負荷分散を行う scheduler 各ノードに対し
Selenium 使いのための PhantomJS 解説 - Qiita
この記事は、Selenium Advent Calendar 2013の8日目の記事です。 Web+DB PRESS vol.77の特集1「スマートフォンテスト最前線」の第3章で、様々なSeleniumのDriverの紹介をしました。 4章の中でPhantomJSも取り上げることになっていたため、3章ではあえて取り扱いませんでした。 そこで、本記事では、Selenium使いのためのPhantomJS解説と銘打って、PhantomJSDriverの紹介とそのTipsを解説します。 PhantomJS とは PhantomJS は、ヘッドレスなWebKitベースのブラウザで、JavaScriptの実行も可能です。ヘッドレスなブラウザを操作するために、PhantomJSはJavaScriptのインターフェースを提供しています。またそれをラップした様々な関連ライブラリがあります。 GhostDri
MacでGNUのコマンド群を使う - katz's adversaria
Macに入っているコマンド群はBSD版なので、lsで--colorオプションが使えなかったり、findでカレントディレクトリを検索する場合もディレクトリ指定を省略できないなどいろいろ不便。 GNU版のコマンドツールを使うために binutils, coreutils, findutils をインストールする。 それぞれのパッケージに含まれるコマンドツールについては以下を参照。 Binutils - Wikipedia Coreutils - Wikipedia findutils - GNU Project - Free Software Foundation (FSF) Homebrewでインストール $ brew install xz $ brew install binutils $ brew install coreutils $ brew install findutils xz
git-reviewer 書いた - その手の平は尻もつかめるさ
code review の reviewer 選出をする時，pull request の内容をざっと眺めてから「この部分だから XX さんかな」とか「あそこのコードは YY さんが詳しいだろう」とか，そういう感じで選ぶことが多くて，つまりは勘と経験で選びがちになってしまう．これについては常々いくばくかの危うさを感じていた． そもそも，「reviewer として誰が最適か」という知識はプロジェクトに長く関わっている人でなければ知りにくいものであり，いわば属人的な知識のひとつだと思っている．プロジェクトからそういった長老的な人がいなくなってしまったら，最適な code review を実施できなくなってしまう可能性がある． 従って，やはり技術で解決ということになる． Facebook が作っている mention-bot という GitHub の bot として動作するやつがあって，これは p
Emacsのテーマを改造する - Qiita
この記事でやること 既存のテーマをベースにして、改造したオリジナルのテーマを作る。themeフレームワークはEmacs24以降なので、それより前のバージョンは想定しない。 きっかけ 長らく darcula-theme を使っていたのだが、型名の色が暗すぎて見づらい（下画像のMainWindowViewModel : ViewModelの部分）ので、明るくしたいと思った。 カスタムテーマのパスの設定 仮にここでは~/.emacs/themeディレクトリとする。読者の環境に合わせて自由に置き換えること。 以下の記述をinit.elなどに記述する。 (add-to-list 'custom-theme-load-path "~/.emacs.d/themes") (setq custom-theme-directory "~/.emacs.d/themes") 後でテストしやすいように、一度Em
Ansibleのモジュール開発（テスト編） | DevelopersIO
はじめに こんにちは、藤本です。 過去3エントリでAnsibleモジュールを開発する上でのルールや開発に便利なユーティリティライブラリ、実際にAnsibleモジュールを開発する方法をご紹介しました。 Ansibleのモジュール開発（基礎編） Ansibleのモジュール開発（Python実装編） Ansibleのモジュール開発（実践編） 今回はAnsibleモジュール開発において、予期せぬエラー時に失敗を返すことができますが、何が起きたのか、何が原因で失敗したのかトレースに手こずりました。そこで今回はデバッギングに役立ったロギング、Ansibleが提供するテストツールをご紹介します。 ロギング プログラム開発におけるログ出力は適切な処理フローであるかのトラッキングや、トラブルの切り分けに必要なものとなります。AnsibleもAnsibleModuleクラスのロギングメソッドを利用することでモ
Keras : コード解説 : IMDB 感情分析 using Embedding, LSTM 層 – RNN – Keras TensorFlow Theano
Keras : コード解説 : IMDB 感情分析 using Embedding, LSTM 層 * Keras GitHub の サンプル の幾つかの imdb_*.py スクリプト・ベースの snippets。 IMDB 感情分析 using Embedding, LSTM 層 アマゾンが提供している、 インターネット・ムービー・データベース という映画・TV ドラマの情報配信サイトのレビューを使用した感情分析モデルの実装です。 幾つかのモデルが用意されていて、Embedding（埋め込み）層、 LSTM 層 そして畳み込み層を混在させて使います。 インポート from __future__ import print_function import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.p
Makefileの関数 - Qiita
自分用にずっとまとめようと思って、下書き保存して温めていたMakefile関連です。 C++用のビルドからAndroid用のビルドまでMakefileを大活用しているが、 使う機会が少ないのでMakefileの関数はどうも慣れない＆上手く活用できない。 そして毎回調べる。 ということで、 実用的なものから、今後使うことはないだろう的なものまで、 リファクタをする時のために調べた結果をまとめておきたい。 英語が読めない自分が英語のドキュメントを読んだりして、 自分なりの解釈でまとめたので誤りがありましたらごめんなさい。 一応、ドキュメントを見ながら全部載せしたつもり。 http://www.gnu.org/software/make/manual/ ちなみに、makeのバージョンは、
node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
Aditya Grover*, Stanford University; Jure Leskovec, Stanford University Abstract Prediction tasks over nodes and edges in networks require careful effort in engineering features used by learning algorithms. Recent research in the broader field of representation learning has led to significant progress in automating prediction by learning the features themselves. However, present feature learning a
GitHub - jarun/spy: :eyes: Linux kernel mode debugfs keylogger
A Linux kernel module to grab keys pressed in the keyboard, or a keylogger. It's also an academic project for devs willing to learn Linux kernel module programming, with extensive comments, checkpatch.pl scanned code, standards-compliant Makefile and DKMS support. spy was initially written for the US keyboard (and conforming laptops). By default it shows human-readable strings for the keys pressed
Feedy(Python)でRSSフィードをいい感じに処理する - c-bata web
最近、RSSフィードをfetchしてゴニョゴニョ処理したいと思うことが多かったのですが、特に気にいるライブラリが無かった *1 のでFeedyというライブラリを作ってみました。 個人的には結構気に入っていて、便利に使えているので紹介します。 もともと欲しかった機能・特徴としては、 デコレータベースでシンプルに記述できる 当然、前回fetchした時間からの更新分のみの取得も可 RSSフィードのリンク先のhtmlも自動で取得して、好きなHTMLパーサ(個人的にはBeautifulSoup4)でいい感じに処理したい 具体的には↓のように記述します from feedy import Feedy feedy = Feedy('./feedy.dat') # 前回フェッチした時間とかを格納(Redisとかに自分で置き換えることも可能) @feedy.add('https://www.djangopa
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What does it take to make Google work at scale? (CamSaS)
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